Semantic Scholar FastMCP Server wurde entwickelt, um die wissenschaftliche Forschung zu vereinfachen, indem eine RESTful API bereitgestellt wird, die zwischen Ihrer Anwendung und der Semantic Scholar-Datenbank sitzt. Er koordiniert mehrere Prompt-Ketten (MCP) parallel – wie Metadatenabruf, Abstract-Zusammenfassung, Zitatextraktion und Fragebeantwortung – um vollständig verarbeitete Ergebnisse in einer einzigen Antwort zu liefern. Entwickler können die Parameter jeder Kette anpassen, Sprachmodelle austauschen oder benutzerdefinierte Handler hinzufügen, was eine schnelle Bereitstellung von Literaturüberprüfungsassistenten, Forschungs-Chatbots und domänenspezifischen Wissenspipelines ermöglicht, ohne komplexe Orchestrierungslogik von Grund auf neu zu entwickeln.

Virtual Scientists V2 dient als modulares KI-Agenten-Framework, das auf wissenschaftliche Forschung zugeschnitten ist. Es definiert mehrere virtuelle Wissenschaftler—Chemiker, Physiker, Biologen und Data Scientists—jeder mit domänenspezifischem Wissen und Tool-Integrationen. Diese Agenten nutzen LangChain, um API-Aufrufe zu Quellen wie Semantic Scholar, ArXiv und Web-Suche zu orchestrieren, um automatisierte Literaturbeschaffung, kontextuelle Analyse und Datenextraktion durchzuführen. Benutzer skripten Aufgaben, indem sie Forschungsziele angeben; die Agenten sammeln autonom Paper, fassen Methoden und Ergebnisse zusammen, schlagen experimentelle Protokolle vor, generieren Hypothesen und produzieren strukturierte Berichte. Das Framework unterstützt Plugins für benutzerdefinierte Tools und Workflows und fördert die Erweiterbarkeit. Durch Automatisierung repetitiver Forschungsaufgaben beschleunigt Virtual Scientists V2 die Erkenntnisgewinnung und reduziert manuellen Aufwand in multidisziplinären Projekten.